WAN 2.2 ב-ComfyUI: המדריך המלא ליצירת וידאו AI ב-2025

אתה משקיע שעות בהקמה מושלמת של ComfyUI ליצירת תמונות. אז אתה רואה כלי וידאו AI כמו Runway שגובים מאות דולרים לחודש, ואתה תוהה אם יש דרך טובה יותר. מה אם היית יכול ליצור וידאו באיכות קולנועית ישירות בתוך ComfyUI באמצעות החומרה הקיימת שלך?

זה בדיוק מה ש-WAN 2.2 מביא לשולחן. מודל יצירת הווידאו האחרון של Alibaba משתלב ישירות ב-ComfyUI, והופך את ההתקנה המקומית שלך לתחנת עבודה מקצועית ליצירת וידאו. אתה יכול ליצור סרטונים חלקים וקולנועיים מטקסט או תמונות ללא עלויות cloud חוזרות.

מה זה WAN 2.2 ולמה כדאי להתעניין?

WAN 2.2 מייצג קפיצת מדרגה משמעותית ביצירת וידאו AI בקוד פתוח. שוחרר על ידי Alibaba Cloud ב-2025, זה לא סתם עדכון מצטבר נוסף. המודל משתמש בארכיטקטורת Mixture of Experts (MoE) פורצת דרך שמפרידה את תהליך ה-denoising של הווידאו על פני timesteps שונים עם מודלים מומחים מיוחדים.

חשוב על זה כמו שיש לך מספר אמנים מיומנים שעובדים על היבטים שונים של ציור בו-זמנית. כל מומחה מטפל ברמות רעש ספציפיות, והתוצאה היא סרטונים נקיים וחדים יותר עם קוהרנטיות תנועה טובה יותר.

הטכנולוגיה מאחורי WAN 2.2

מודלי diffusion וידאו מסורתיים מתייחסים לכל הפריימים באופן שווה במהלך תהליך ה-denoising. WAN 2.2 נוקט בגישה שונה. על פי מחקר מהתיעוד הטכני של Alibaba Cloud, ארכיטקטורת MoE מגדילה את קיבולת המודל הכוללת תוך שמירה על אותם עלויות חישוב.

המודל אומן על נתונים אסתטיים שנבחרו בקפידה עם תוויות מפורטות לתאורה, קומפוזיציה, ניגודיות ושילוב צבעים. המשמעות היא שאתה מקבל שליטה מדויקת על סגנון קולנועי ללא צורך במומחיות בית ספר לקולנוע.

גרסאות מודל WAN 2.2

משפחת WAN 2.2 כוללת מספר מודלים מיוחדים למקרי שימוש שונים.

המודל ההיברידי 5B מציע את האיזון הטוב ביותר עבור רוב המשתמשים. הוא רץ בצורה חלקה על GPUs צרכניים כמו RTX 4090 תוך מתן תוצאות 720p מרשימות.

עבור אנימציית דמויות ספציפית, עיין במדריך WAN 2.2 Animate המייעד שמכסה שכפול הבעות פנים ותהליכי עבודה מונעי pose.

איך WAN 2.2 מתייחס לכלי יצירת וידאו אחרים

לפני שנצלול להתקנה, אתה צריך להבין איפה WAN 2.2 עומד מול חלופות מסחריות.

WAN 2.2 מול Runway ML Gen-3

Runway היה האופציה המסחרית המובילה ליצירת וידאו AI, אבל הוא מגיע עם מגבלות.

חוזקות Runway ML:

• ממשק ידידותי למשתמש שדורש אפס ידע טכני
• זמני יצירה מהירים, במיוחד במצב Turbo
• מגוון רחב יותר של כלים יצירתיים מעבר ליצירת וידאו
• תמחור כניסה משתלם יותר

חולשות Runway ML:

• מתקשה עם פרטים עדינים ופיזיקה ריאליסטית של תנועה
• שליטה מוגבלת על פרמטרי פלט
• עלויות מנוי מצטברות במהירות למשתמשים כבדים
• תלוי cloud ללא אופציה offline

יתרונות WAN 2.2:

• שליטה מלאה על פרמטרי יצירה
• השקעה חד-פעמית בחומרה, ללא עמלות חוזרות
• חופש קוד פתוח להתאמה אישית והרחבה
• רץ לחלוטין offline על החומרה שלך
• קוהרנטיות תנועה טובה יותר לסצנות מורכבות

כמובן, פלטפורמות כמו Apatero.com מציעות גישה מיידית ללא מורכבות הגדרה. אתה מקבל יצירת וידאו מקצועית דרך ממשק web פשוט ללא ניהול התקנות מקומיות או מגבלות VRAM.

WAN 2.2 מול Kling AI

Kling AI מ-Kuaishou Technology מייצר סרטונים ריאליסטיים ביותר באורך של עד שתי דקות ברזולוציית 1080p.

Kling AI מצטיין ב:

• יכולות וידאו מורחבות עד 3 דקות
• תנועות דינמיות ואינטנסיביות קולנועיות
• הבנת prompt טובה יותר לתיאורים מורכבים
• אופציות קלט ייחודיות כולל negative prompting וסנכרון שפתיים

חסרונות Kling AI:

• יצירה איטית משמעותית (מינימום 6 דקות לכל וידאו)
• מבנה עלויות גבוה יותר לסרטונים מורחבים
• עקומת למידה תלולה יותר לתוצאות אופטימליות

השוואה WAN 2.2:

• יעיל יותר לתהליכי עבודה של עיבוד batch
• אינטגרציה טובה יותר עם צינורות ComfyUI קיימים
• מחזורי איטרציה מהירים יותר לניסויים יצירתיים
• עלות נמוכה יותר לכל יצירה למשתמשים בנפח גבוה

עבור רוב תהליכי העבודה המקצועיים הדורשים פלט עקבי בקנה מידה, העיבוד המקומי של WAN 2.2 מנצח. עם זאת, אם אתה צריך תוצאות מהירות ללא הגדרה טכנית, Apatero.com מספק את אותה האיכות דרך ממשק אינטואיטיבי מותאם למהירות.

מציאות העלויות

בואו נפרק את הכלכלה על פני שנה של שימוש בינוני (100 סרטונים לחודש).

Runway ML: $76/חודש תוכנית סטנדרטית = $912 לשנה (עם מגבלות יצירה) Kling AI: בערך $120/חודש לשימוש מקצועי = $1,440 לשנה WAN 2.2 ב-ComfyUI: RTX 4090 (חד-פעמי $1,599) + חשמל = ~$1,700 שנה ראשונה, $100 שנים הבאות Apatero.com: תמחור pay-as-you-go ללא עלויות תשתית או תחזוקה

המתמטיקה בבירור מעדיפה יצירה מקומית אחרי השנה הראשונה, בהנחה שכבר יש לך חומרה מתאימה או שאתה צריך לעבד סרטונים בקנה מידה.

התקנת WAN 2.2 ב-ComfyUI

דרישות מערכת

מפרט מינימלי:

• ComfyUI גרסה 0.3.46 או חדשה יותר
• 8GB VRAM (עבור מודל 5B עם quantization FP8)
• 32GB system RAM מומלץ
• 50GB אחסון פנוי עבור מודלים
• NVIDIA GPU עם תמיכת CUDA (תמיכת AMD מוגבלת)

מפרט מומלץ:

• 12GB+ VRAM עבור מודלי 14B
• 64GB system RAM לעיבוד מהיר יותר
• NVMe SSD למהירות טעינת מודל
• RTX 4090 או טוב יותר לביצועים אופטימליים

שלב 1: עדכן ComfyUI לגרסה האחרונה

ראשית, אמת את גרסת ComfyUI שלך ועדכן אם נדרש.

1. פתח את ה-terminal שלך ונווט לתיקיית ComfyUI שלך
2. משוך את השינויים האחרונים עם git pull origin master
3. הפעל מחדש את ComfyUI ובדוק את הגרסה בפלט console
4. אשר שהגרסה מציגה 0.3.46 או גבוהה יותר

אם אתה משתמש ב-ComfyUI Manager, אתה יכול לעדכן דרך הממשק במקום.

שלב 2: הורד קבצי מודל נדרשים

WAN 2.2 דורש מספר רכיבים המוצבים בתיקיות ספציפיות.

Text Encoder (נדרש לכל המודלים):

• הורד umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors מ-Hugging Face
• הצב ב-ComfyUI/models/text_encoders/

קבצי VAE:

• עבור מודלי 14B, הורד wan_2.1_vae.safetensors
• עבור מודל 5B, הורד wan2.2_vae.safetensors
• הצב ב-ComfyUI/models/vae/

קבצי מודל ראשיים:

עבור מודל היברידי 5B (נקודת התחלה מומלצת):

• הורד Wan2.2-TI2V-5B מ-Hugging Face
• הצב ב-ComfyUI/models/checkpoints/

עבור מודל image-to-video 14B:

• הורד Wan2.2-I2V-A14B (גרסת FP8 ל-VRAM נמוך יותר)
• הצב ב-ComfyUI/models/checkpoints/

אתה יכול למצוא את כל המודלים הרשמיים במאגר Hugging Face של WAN AI.

שלב 3: אמת מיקום מודל

התקנת ComfyUI שלך צריכה כעת להכיל תיקיות וקבצים אלה:

מבנה ראשי:

• ComfyUI/models/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors
• ComfyUI/models/vae/wan_2.1_vae.safetensors (עבור מודלי 14B)
• ComfyUI/models/vae/wan2.2_vae.safetensors (עבור מודל 5B)
• ComfyUI/models/checkpoints/wan2.2-i2v-a14b-fp8.safetensors (או המודל שבחרת)

ודא שה-text encoder נמצא ישירות בתיקיית text_encoders, שני קבצי VAE נמצאים בתיקיית vae, ו-checkpoint של מודל WAN 2.2 שלך נמצא בתיקיית checkpoints.

שלב 4: טען תבניות workflow רשמיות

ComfyUI כולל תבניות workflow רשמיות של WAN 2.2 שמטפלות בכל חיבורי ה-nodes אוטומטית.

1. הפעל את ComfyUI ופתח את ממשק הווב
2. לחץ על תפריט Workflow, ואז Browse Templates
3. נווט לקטע Video
4. בחר "Wan2.2 14B I2V" או ה-workflow המועדף עליך
5. לחץ Load לייבוא ה-workflow המלא

לחלופין, הורד קבצי JSON של workflow מ-ComfyUI Examples וגרור אותם ישירות לממשק ComfyUI.

הווידאו הראשון שלך עם WAN 2.2

בואו ניצור את הווידאו הראשון שלך באמצעות workflow image-to-video. זו נקודת הכניסה הפשוטה ביותר להבין איך WAN 2.2 עובד.

workflow בסיסי Image-to-Video

1. טען את תבנית workflow "Wan2.2 I2V" כמתואר למעלה
2. אתר את ה-node "Load Image" והעלה את תמונת המקור שלך
3. מצא את ה-node "WAN2.2 Sampler" והתאם הגדרות מפתח אלה:
   • Steps: התחל עם 30 (גבוה יותר = איכות טובה יותר, יצירה ארוכה יותר)
   • CFG Scale: 7.5 (שולט בעוצמת הקשבה ל-prompt)
   • Seed: -1 לאקראי, או הגדר מספר ספציפי לשחזור
4. ב-node "Text Prompt", תאר את התנועה שאתה רוצה (לדוגמה, "slow camera zoom out, gentle wind blowing through hair, golden hour lighting")
5. הגדר פרמטרי פלט ב-node "Video Output" (רזולוציה, FPS, codec)
6. לחץ "Queue Prompt" להתחלת יצירה

הווידאו הראשון שלך ייקח 5-15 דקות בהתאם לחומרה שלך. זה לחלוטין נורמלי.

הבנת פרמטרי יצירה

Steps (שלבי Sampling): מספר איטרציות denoising. יותר שלבים בדרך כלל מייצרים תנועה חלקה וקוהרנטית יותר אבל מגדילים זמן יצירה באופן לינארי. התחל עם 30 שלבים לבדיקה, ואז הגדל ל-50-80 לפלטים סופיים.

CFG (Classifier-Free Guidance) Scale: שולט עד כמה המודל עוקב אחרי ה-prompt שלך. ערכים נמוכים יותר (3-5) מאפשרים פרשנות יצירתית יותר. ערכים גבוהים יותר (7-10) כופים דבקות מחמירה יותר. הנקודה המתוקה היא בדרך כלל 7-7.5 עבור WAN 2.2.

Seed: מספר אקראי שקובע את דפוס הרעש. שימוש באותו seed עם הגדרות זהות מייצר את אותו הפלט, מה שחיוני לשיפור איטרטיבי.

Resolution (רזולוציה): WAN 2.2 5B מטפל ב-720p באופן native. מודלי 14B תומכים עד 1080p. יצירה ברזולוציות גבוהות יותר מרזולוציית האימון של המודל בדרך כלל מייצרת artifacts.

workflow Text-to-Video

Text-to-video דורש הגדרה מעט שונה מכיוון שאתה יוצר מאפס ללא תמונת התייחסות.

1. טען את תבנית workflow "Wan2.2 T2V"
2. כתוב prompt מפורט ב-node "Text Prompt"
3. בחירות הוסף negative prompt כדי להוציא אלמנטים לא רצויים
4. הגדר פרמטרי יצירה (מומלץ להתחיל עם 40 שלבים ל-T2V)
5. שים את ה-prompt בתור וחכה לתוצאות

טיפים לכתיבת Prompt לסרטונים טובים יותר:

• התחל עם תיאור תנועת מצלמה ("slow dolly zoom in...")
• ציין תנאי תאורה ("soft morning light, backlit...")
• כלול פרטי תנועה ("leaves gently swaying, hair flowing...")
• הזכר התייחסויות סגנון ("cinematic, film grain, 35mm...")
• היה ספציפי אבל לא מגביל מדי (6-15 מילים עובד הכי טוב)

workflow First-Last Frame (FLF2V)

הטכניקה המתקדמת הזו מאפשרת לך לשלוט גם בפריימים ההתחלתיים וגם בסיום, עם WAN 2.2 שיוצר את המעבר החלק ביניהם.

1. טען את תבנית workflow "Wan2.2 FLF2V"
2. העלה את תמונת ההתחלה שלך ל-node "First Frame"
3. העלה את תמונת הסיום שלך ל-node "Last Frame"
4. הגדר משך מעבר (מספר פריימים ליצירה בין keyframes)
5. התאם עוצמת אינטרפולציה (עד כמה חלק המעבר)
6. צור את רצף הווידאו המאונטרפל

workflow זה מצטיין ביצירת matched cuts, רצפי טרנספורמציה, ואפקטי morphing שיהיו קשים מאוד ל-prompt עם טקסט בלבד.

אם workflows אלה נראים מורכבים, זכור שApatero.com מספק יצירת וידאו מקצועית ללא קונפיגורציות node. אתה פשוט מעלה תמונות, מתאר תנועה, ומקבל תוצאות ללא הגדרה טכנית.

אופטימיזציה של WAN 2.2 למערכות VRAM נמוכות

רוב המשתמשים אין להם כרטיסי workstation של 24GB VRAM. החדשות הטובות הן ש-WAN 2.2 יכול לרוץ על חומרה צנועה למדי עם טכניקות אופטימיזציה נכונות.

הסבר Quantization FP8

מודלי precision מלא (FP16) מאחסנים מספרים עם precision של 16-bit. quantization FP8 מקטין את זה ל-8 bits, וחותך שימוש בזיכרון כמעט בחצי עם אובדן איכות מינימלי.

עבור WAN 2.2, גרסאות FP8 scaled שומרות 95%+ מאיכות המודל המקורי תוך התאמה ל-GPUs של 12GB. גרסאות "scaled" כוללות normalization נוספת ששומרת יותר פרטים מאשר quantization naïve.

איך להשתמש במודלי FP8:

• הורד את גרסת FP8 במיוחד (שם הקובץ כולל "fp8_e4m3fn_scaled")
• אין צורך בהגדרות מיוחדות ב-ComfyUI, זה עובד אוטומטית
• צפה למהירויות יצירה מהירות יותר ב-10-15 אחוז כבונוס
• הבדל איכות הוא בלתי מורגש לרוב מקרי השימוש

Quantization GGUF ל-VRAM נמוך במיוחד

quantization GGUF (GPT-Generated Unified Format) דוחף עוד יותר, ומאפשר WAN 2.2 על GPUs עם רק 6GB VRAM.

פשרות VRAM מול איכות:

התקנת מודלי GGUF: חבר הקהילה Kijai מתחזק המרות GGUF של מודלי WAN 2.2. מצא אותם ב-Hugging Face תחת פרויקט ComfyUI-WanVideoWrapper.

1. הורד את רמת quantization GGUF שבחרת
2. הצב ב-ComfyUI/models/checkpoints/
3. השתמש בחבילת custom node של Kijai לתמיכת GGUF
4. טען את תבנית workflow מיוחדת GGUF

היצירה תהיה איטית יותר מ-FP8, אבל אתה יכול לייצר סרטונים שימושיים על מחשב נייד עם GPU גיימינג צנוע.

טכניקות ניהול זיכרון מתקדמות

הפעל CPU Offloading: ComfyUI כולל offloading חכם שמעביר שכבות מודל ל-RAM של המערכת כשלא מעבדים באופן אקטיבי. זה קורה אוטומטית אבל אתה יכול לכפות offloading אגרסיבי יותר בהגדרות.

הקטן Batch Size: אם מייצר וריאציות מרובות, עבד אותם ברצף במקום ב-batches. Batching חוסך זמן אבל מכפיל דרישות VRAM.

הנמך רזולוציה במהלך איטרציה: צור ב-512p או 640p בזמן שאתה מתנסה עם prompts ופרמטרים. עבור רק לרזולוציה מלאה לפלטים סופיים. מאפייני התנועה מתורגמים היטב על פני רזולוציות.

השתמש ב-Blockswap: למערכות עם אחסון NVMe מהיר, blockswap טוען בלוקי מודל מהדיסק באופן דינמי לפי הצורך. זה מחליף מהירות יצירה לתמיכה בגודל מודל כמעט בלתי מוגבל.

אם אופטימיזציית VRAM עדיין נראית כמו יותר מדי טרחה, שקול ש-Apatero.com מטפל בכל אופטימיזציית התשתית אוטומטית. אתה מקבל פלט איכות מקסימלית ללא דאגה לגבי אילוצים טכניים.

טכניקות וטיפים מתקדמים של WAN 2.2

ברגע ששלטת ביצירת וידאו בסיסית, הטכניקות המתקדמות האלה יעלו את איכות הפלט שלך משמעותית.

שליטה בסגנון קולנועי

נתוני האימון של WAN 2.2 כוללים תוויות אסתטיות מפורטות שאתה יכול להתייחס אליהן ב-prompts.

מילות מפתח תאורה שעובדות:

• "golden hour", "blue hour", "overcast diffused lighting"
• "rim lighting", "Rembrandt lighting", "three-point lighting setup"
• "volumetric fog", "god rays", "lens flare"
• "practical lights", "motivated lighting", "high key", "low key"

מונחי קומפוזיציה:

• "rule of thirds composition", "leading lines"
• "shallow depth of field", "bokeh background"
• "Dutch angle", "low angle hero shot", "overhead tracking shot"
• "symmetrical framing", "negative space"

שליטה בתנועה:

• "slow dolly zoom", "parallax effect", "handheld shakiness"
• "smooth gimbal movement", "crane shot descending"
• "subtle breathing motion", "gentle swaying"

שילוב WAN 2.2 עם ControlNet

לשליטה מקסימלית, שלב הנחיית depth או pose של ControlNet ב-workflow של WAN 2.2 שלך.

1. צור מפת depth או שלד pose מתמונת המקור שלך באמצעות preprocessors של ControlNet
2. הזן גם את התמונה המקורית וגם את מפת הבקרה ל-WAN 2.2
3. המודל יכבד את ההנחיה המבנית תוך הוספת תנועה ריאליסטית
4. זה מונע drift ושומר על עקביות נושא על פני פריימים

הטכניקה הזו עובדת במיוחד טוב לאנימציית דמויות שבה אתה רוצה דפוסי תנועה ספציפיים.

Frame Interpolation לתוצאות חלקות יותר

WAN 2.2 יוצר סרטונים ב-24-30 FPS. אתה יכול להגדיל החלקות ל-60 FPS באמצעות frame interpolation.

workflow Post-Process:

1. צור את וידאו הבסיס שלך עם WAN 2.2
2. הזן את הפלט דרך node של frame interpolation (RIFE או FILM)
3. ה-interpolator יוצר פריימים ביניים נוספים
4. ייצא את וידאו 60 FPS הסופי

הגישה דו-שלבית הזו מייצרת תוצאות חלקות להפליא תוך שמירת זמני יצירה של WAN 2.2 סבירים.

Prompt Weighting ו-Attention

ComfyUI תומך ב-prompt weighting כדי להדגיש אלמנטים ספציפיים.

השתמש בתחביר כמו (keyword:1.3) להגברת attention או (keyword:0.7) להפחתתו. זה עוזר כשאלמנטי prompt מסוימים מתעלמים.

דוגמה: "(cinematic camera movement:1.4), woman walking through forest, (subtle wind in trees:0.8), golden hour lighting"

תנועת המצלמה והתאורה מקבלות עדיפות בעוד שתנועת העצים הופכת עדינה יותר.

Seed Walking לוריאציות

במקום seeds אקראיים, נסה seed walking ליצירת וריאציות מבוקרות.

1. צור וידאו עם seed 12345
2. צור שוב עם seeds 12346, 12347, 12348
3. Seeds סמוכים מייצרים תוצאות דומות אך שונות במעט
4. מצא את הוריאציה הטובה ביותר ללא פלטים אקראיים לחלוטין

הטכניקה הזו חוסכת זמן כשאתה 90 אחוז מרוצה אבל רוצה לחקור וריאציות מינוריות.

פתרון בעיות שגיאות נפוצות של WAN 2.2

גם עם התקנה מושלמת, סביר שתיתקל בכמה בעיות. הנה הפתרונות שבאמת עובדים.

שגיאת Channel Mismatch (32 מול 36 Channels)

הודעת שגיאה: "RuntimeError: Given groups=1, weight of size [5120, 36, 1, 2, 2], expected input to have 36 channels, but got 32 channels instead"

סיבה: אי התאמת גרסת VAE בין ה-workflow שלך לגרסת המודל.

פתרון:

1. מחק את התיקייה "WanImageToVideo (Flow2)" מ-custom_nodes אם קיימת
2. עבור ל-WAN 2.1 VAE במקום WAN 2.2 VAE
3. שים לב ש-WAN 2.2 VAE נדרש רק למודל ההיברידי 5B
4. הפעל מחדש את ComfyUI לחלוטין אחרי ביצוע שינויים

קונפליקט Sage Attention Triton

הודעת שגיאה: שגיאות Channel שמופיעות באופן אקראי על פני כל ה-workflows.

סיבה: אופטימיזציית Sage Attention מתנגשת עם הארכיטקטורה של WAN 2.2.

פתרון:

1. בצע התקנה טרייה של ComfyUI
2. אל תתקין Sage Attention או הרחבות Triton
3. אם אתה צריך אופטימיזציות אלה ל-workflows אחרים, תחזק התקנות ComfyUI נפרדות

FP8 Architecture Not Supported

הודעת שגיאה: "e4nv not supported in this architecture. The supported fp8 dtypes are ('fp8e4b15', 'fp8e5')"

סיבה: הגדרות precision לא תואמות לארכיטקטורת GPU שלך.

פתרון:

1. פתח הגדרות ComfyUI
2. שנה precision מ-fp16-fast ל-bf16
3. הפעל מחדש את ComfyUI
4. טען מחדש את ה-workflow שלך ונסה יצירה שוב

גרסת ComfyUI ישנה מדי

הודעת שגיאה: nodes של WAN 2.2 לא מופיעים או ה-workflow נכשל לטעון.

סיבה: גרסת ComfyUI מתחת ל-0.3.46.

פתרון:

1. עדכן ComfyUI לגרסה 0.3.46 או גבוהה יותר
2. אם משתמש ב-ComfyUI Desktop, בדוק עדכוני אפליקציה
3. נקה את ה-cache של הדפדפן שלך אחרי עדכון
4. התקן מחדש תבניות workflow מהמאגר הרשמי

יצירה איטית או התנתקויות

תסמינים: היצירה לוקחת זמן רב במיוחד או ComfyUI מתנתק באמצע התהליך.

פתרונות:

1. סגור אפליקציות אחרות עתירות VRAM במהלך יצירה
2. הפעל CPU offloading אגרסיבי בהגדרות
3. הפחת שלבים ל-25-30 לבדיקה
4. הנמך רזולוציית פלט זמנית
5. בדוק שימוש ב-RAM של המערכת, עשוי להידרש להגדיל קובץ swap
6. אמת שמנהלי התקן GPU עדכניים

אם אתה נתקל בבעיות מתמשכות אחרי ניסיון הפתרונות האלה, בדוק את דף ComfyUI GitHub Issues לדיווחים ופתרונות עדכניים.

שיטות עבודה מומלצות ואינטגרציית Workflow של WAN 2.2

ארגון פרויקטים

שמור על הפרויקטים של WAN 2.2 שלך מאורגנים כדי לשמור על מהירות איטרציה.

מבנה תיקיות מומלץ:

• /projects/[project-name]/source_images/
• /projects/[project-name]/reference_videos/
• /projects/[project-name]/outputs/
• /projects/[project-name]/prompts.txt (תיעוד prompts מוצלחים)
• /projects/[project-name]/settings.json (קונפיגורציות workflow)

תעד מה שעובד. כשאתה יוצר וידאו נהדר, שמור מיד את ה-prompt המדויק, seed ופרמטרים. אתה תודה לעצמך מאוחר יותר.

אסטרטגיות עיבוד Batch

לפרויקטים גדולים הדורשים עשרות קליפים של וידאו, הגדר workflows של batch.

1. צור קובץ CSV או JSON עם כל ה-prompts והפרמטרים שלך
2. השתמש במצב API של ComfyUI לעיבוד אותם ברצף
3. הגדר שמות קבצים אוטומטיים מבוססי מילות מפתח של prompt
4. תזמן עיבוד לילה למקסום פרודוקטיביות

גישה זו עובדת היטב ליצירת וריאציות וידאו שבהן אתה רוצה לבדוק prompts או seeds מרובים באופן שיטתי.

נקודות בדיקת Quality Control

ממש workflow מדורג כדי לתפוס בעיות מוקדם.

שלב 1: תצוגה מקדימה גסה (5 דקות)

• רזולוציה 512p
• 20 שלבים
• איטרציות מהירות על prompt וקומפוזיציה

שלב 2: בדיקת איכות (10 דקות)

• רזולוציה 720p
• 30 שלבים
• אמת איכות תנועה וקוהרנטיות

שלב 3: Render סופי (20-30 דקות)

• רזולוציה מלאה (720p או 1080p)
• 50-80 שלבים
• רק לקונספטים מאושרים

הגישה המדורגת הזו חוסכת שעות על ידי מניעה של הרצת יצירות ארוכות על prompts פגומים.

שילוב עם Workflows אחרים של ComfyUI

WAN 2.2 משתלב בצורה חלקה עם צינורות ComfyUI הקיימים שלך.

שרשרת Pre-Processing:

1. צור תמונת בסיס עם Stable Diffusion או FLUX
2. שדרג עם Ultimate SD Upscale
3. הוסף פרטי פנים עם FaceDetailer
4. הזן תמונה מלוטשת ל-WAN 2.2 ליצירת וידאו

שיפור Post-Processing:

1. צור וידאו עם WAN 2.2
2. חלץ פריימים להתאמות דירוג צבע
3. החל העברת סגנון או פילטרים אסתטיים לכל פריים
4. העבר דרך frame interpolation ל-60 FPS
5. הוסף אודיו ואפקטים בעורך וידאו סטנדרטי

הגישה המודולרית הזו נותנת לך שליטה יצירתית מלאה תוך מינוף החוזקות של WAN 2.2.

מה הלאה אחרי שליטה ב-WAN 2.2

כעת יש לך את ערכת הכלים המלאה ליצירת וידאו AI מקצועית עם WAN 2.2 ב-ComfyUI. אתה מבין התקנה, סוגי workflow, טכניקות אופטימיזציה ו-troubleshooting.

החזית הבאה היא ניסויים עם המודלים המיוחדים כמו WAN 2.2-S2V לוידאו מונחה אודיו או WAN 2.2-Animate לאנימציית דמויות. גרסאות אלה פותחות אפשרויות יצירתיות חדשות לגמרי. גם עקוב אחרי מה שמגיע ב-WAN 2.5, שמבטיח יצירת 4K ותמיכה native ב-60 FPS.

צעדים מומלצים הבאים:

1. צור 10 סרטוני בדיקה עם סגנונות prompt שונים כדי להבין התנהגות מודל
2. צור ספריית prompt אישית המתעדת מה שעובד עבור מקרי השימוש שלך
3. התנסה באינטגרציית ControlNet לשליטה מדויקת בתנועה
4. הגדר workflows של עיבוד batch ליעילות ייצור
5. הצטרף לפורומים של קהילת ComfyUI כדי לשתף תוצאות וללמוד מאחרים

משאבים נוספים:

• מאגר GitHub הרשמי של WAN 2.2 לתיעוד טכני
• ComfyUI Examples לתבניות workflow
• Hugging Face Model Hub לכל גרסאות מודל WAN 2.2
• מדריך WAN 2.2 Animate ל-workflows ממוקדי דמויות
• תצוגה מקדימה WAN 2.5 לתכונות דור הבא
• מדריכי קהילה ב-ComfyUI Wiki לטכניקות מתקדמות

WAN 2.2 מייצג את חוד החנית של יצירת וידאו בקוד פתוח. השילוב של ארכיטקטורת MoE, נתוני אימון קולנועיים, ואופציות quantization גמישות הופך אותו לנגיש הן להובביסטים והן למקצוענים. בין אם אתה יוצר תוכן למדיה חברתית, pre-visualization לסרטים, או פרויקטים מסחריים, כעת יש לך את הכלים ליצירת וידאו AI באיכות מקצועית לחלוטין על החומרה שלך.

עתיד יצירת וידאו AI הוא מקומי, קוד פתוח, ותחת השליטה המלאה שלך. WAN 2.2 ב-ComfyUI הופך את העתיד הזה לזמין היום.